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单细胞基因组学领域现在正在观察到包括数百个样本和具有复杂设计的队列研究的流行率显着增加。这些数据具有发现样品或组织级表型与细胞和分子组成如何相关的巨大潜力。但是,当前的分析是基于这些数据的简化表示,通过平均跨单元的信息。我们提出了MRVI,这是一种旨在在单细胞水平上实现队列研究的潜力的深层生成模型。MRVI解决了两个基本和相互交织的问题:将样品分为组并评估组之间的细胞和分子差异,既不需要将细胞先验分组为类型或状态。由于其单细胞的透视图,MRVI能够检测出仅在某些细胞子集中表现出的Covid-19和炎症性肠病(IBD)同类中的患者的临床相关分层,从而实现了否则会被忽视的新发现。同样,我们证明了MRVI可以识别具有相似生化特性的小分子组,并评估它们在大规模扰动研究中对细胞组成和基因表达的影响。MRVI可在scvi-tools.org上作为开源。

单细胞基因组中样品级异质性的深层生成模型

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